Хорошая новость заключается в том, что сравнение трех очень разных климатических моделей позволило ученым быть еще более точными в своих прогнозах и позволило им получить более точные цифры о связи между глобальным потеплением и снижением урожайности. Модели единогласно демонстрируют, что на каждый 1 ° C повышения глобальной температуры прогнозируется снижение мирового производства пшеницы в среднем на 5.7 процентов.
Необходимы действия, основанные на доказательствах
Население мира продолжает расти, а уровень жизни продолжает улучшаться. Эти два фактора приводят к увеличению спроса на производство продуктов питания.
Однако из-за глобального потепления мы рискуем сократить производство продуктов питания. Пшеница — одна из самых важных продовольственных культур в мире, и мы сталкиваемся с серьезной проблемой, если урожайность падает одновременно с увеличением спроса.
«Говоря о глобальной продовольственной безопасности, важно понимать, как изменение климата повлияет на производство сельскохозяйственных культур на глобальном уровне, чтобы мы могли разработать основанные на фактах стратегии смягчения последствий и адаптации», — говорит Йорген Э. Олесен.
Три способа предсказывать будущее
Ученые сравнили три очень разных типа моделей культур: сеточную, точечную и регрессионную. Две первые были имитационными моделями, а третья была основана на статистическом анализе данных.
Каждый тип включает серию различных моделей и, таким образом, включает фактическую реализацию типов моделей.
Имитационная модель создает модель реальности на основе имеющихся знаний о реальности. Модель позволяет предсказать, что произойдет, если некоторые условия / параметры изменятся. Примеры входных данных включают факты о том, как периоды роста сельскохозяйственных культур и продуктивность реагируют на температуру, осадки и уровни CO2, а также как эвапотранспирация зависит от температуры и концентрации CO2 в атмосфере.
В таких моделях можно настроить температуру и найти ответ на вопрос «Что будет, если глобальная температура повысится на 5 ° C»?"
В регрессионных моделях используется статистический процесс для оценки взаимосвязи между данными. Например, наблюдаемая урожайность статистически связана с температурой и осадками в течение вегетационного периода. Это предполагаемое соотношение затем можно использовать для прогнозирования урожайности при повышении температуры.
Сетки, точки и числа
Модель на основе сетки, используемая учеными, была основана на разделении мира на географические ячейки сетки в соответствии с долготой и широтой.
Вместе с данными о климате и системе сельскохозяйственных культур это разделение использовалось для оценки урожайности и производства по всему миру в нынешних производственных районах.
В точечной модели использовались данные из 30 различных мест (точек), представляющих две трети мирового производства пшеницы.
Результаты по этим 30 точкам были увеличены, чтобы охватить географические районы с аналогичными условиями.
Модель на основе регрессии была основана на данных глобального и странового уровня. Этот тип учитывает косвенные эффекты, такие как влияние климатических изменений на вредителей и болезни сельскохозяйственных культур или адаптацию сельскохозяйственных культур к изменению климата.
Больше всего страдают теплые регионы
В зависимости от рассматриваемой модели ожидаемая урожайность пшеницы снизится между 4.1 и 6.4 процента при каждом повышении глобальной температуры на 1 ° C. Более теплые регионы, скорее всего, испытают наибольшее снижение урожайности пшеницы.
Это прогнозируемое воздействие было аналогичным для основных стран-производителей пшеницы, таких как Китай, Индия, США и Франция, но в меньшей степени для России из-за в целом более прохладных условий в регионах, производящих пшеницу в России.
«Объединив несколько моделей, мы смогли повысить надежность оценок в отношении воздействия изменения климата на глобальную продовольственную безопасность», — говорит профессор Йорген Э. Олесен.
Прочтите научную статью «Подобные оценки влияния температуры на урожайность пшеницы в мире по трем независимым моделям» в журнале Nature Climate Change здесь.